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//  Problem121.swift
//  TestProject
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//  Created by 武侠 on 2021/2/19.
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 121. 买卖股票的最佳时机
 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。

 示例 1：
     输入：[7,1,5,3,6,4]
     输出：5
     解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
          注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
 示例 2：
     输入：prices = [7,6,4,3,1]
     输出：0
     解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
  
 提示：
     1 <= prices.length <= 105
     0 <= prices[i] <= 104
 */
import UIKit

@objcMembers class Problem121: NSObject {
    func solution() {
        print(maxProfitClearAlloc([7,1,5,3,6,4]))
        print(maxProfitClearAlloc([7,6,4,3,1]))
    }
    
    /*
     动态规划
     重点：只有一笔交易
     1: 创建一个数组 dp[len]
     2: dp[i]: 第i天卖时，能获取到的最大利益
     3: dp[i]:
            卖：查询(0...i-1)，找出一个j：price[j] < price[i] && min(price[0...i-1]) price[i] - price[i]
            不卖：dp[i-1]
            = max(不卖, 卖)
     */
    func maxProfit(_ prices: [Int]) -> Int {
        if prices.count <= 1 {
            return 0
        }
        
        var dp = Array(repeating: 0, count: prices.count)
        dp[0] = 0
        
        var minValue = prices[0]        // 记录最小值
        for i in 1..<prices.count {
            dp[i] = max(dp[i-1], prices[i] - minValue)
            if prices[i] < minValue {
                minValue = prices[i]
            }
        }
        
        return dp.max() ?? 0
    }
    
    /*优化：dp[i]只与dp[i-1]有关*/
    func maxProfitClearAlloc(_ prices: [Int]) -> Int {
        if prices.count <= 1 {
            return 0
        }
        
        var maxValue: Int = 0
        var minValue = prices[0]        // 记录最小值
        var lastValue = 0
        for i in 1..<prices.count {
            lastValue = max(lastValue, prices[i] - minValue)
            if prices[i] < minValue {
                minValue = prices[i]
            }
            if lastValue > maxValue {
                maxValue = lastValue
            }
        }
        
        return maxValue
    }
}
